人工智能（AI）会埋葬哪些职业？
人工智能（AI）的崛起，正像一场悄无声息但势不可挡的变革，深刻地影响着就业市场的格局。与其说是“埋葬”，不如说是“重塑”或“取代”，那些高度重复、模式化、依赖于大量数据处理和机械式执行的职业，首当其冲地站在了这场变革的前沿。
数据录入与处理类：
这可以说是AI最直接的“攻击”领域。以往需要大量人工进行的数据录入、分类、整理、核对等工作，现在AI可以通过OCR（光学字符识别）、自然语言处理（NLP）和机器学习等技术，以惊人的速度和准确率完成。
数据录入员： 过去，企业需要专门的团队来将纸质文档、表格信息等输入到计算机系统中。现在，AI可以识别图像中的文字，并将其结构化后导入数据库，这个职业几乎已经被完全自动化。
文件管理员/档案管理员（部分职能）： 虽然实体档案的管理仍然需要人工，但大量电子文档的分类、索引、检索和归档，AI可以做得比人类更有效率，尤其是当这些文档具有清晰的结构或标签时。
电话营销员/客服代表（基础问答）： 许多客户服务中的常见问题，例如查询订单状态、产品信息、账户余额等，现在都可以由智能语音助手或聊天机器人来处理。它们可以24/7不间断工作，并且学习能力很强，能够不断优化回答。
制造业与物流的重复性岗位：
自动化和机器人技术是AI在实体经济中落地最广泛的领域。AI赋能的机器人，在精度、速度和耐力上远超人类，尤其擅长那些日复一日、年复一年重复相同的动作。
流水线工人（重复组装、焊接等）： 许多电子产品、汽车零部件的生产线上，装配、焊接、喷漆等环节早已被机械臂取代。AI的加入，使得这些机器人能够根据生产批次的变化，灵活调整工作流程，甚至进行自主的质量检测。
仓库拣货员/包装员： 自动化仓库中，AI驱动的AGV（自动导引车）可以根据订单信息，将货物从货架运送到拣货区，再由机器人完成精细的拣选和包装。
信息处理与分析类（初级）：
AI在处理和分析海量信息方面展现出了惊人的能力，尤其是在那些有明确规则和模式可循的任务中。
初级会计师/账单处理员： 很多会计核算、发票录入、报销审核等基础工作，AI可以通过识别财务报表、银行流水等信息，自动进行匹配和分类，大大减少了人工错误和时间成本。
初级法律助理/文档审阅员： 在法律领域，AI可以快速扫描和分析大量的法律文件，识别关键条款、合同漏洞、案例相似性等。虽然复杂的法律判断和策略制定仍需人类，但大量的审阅工作正被AI替代。
内容审核员（基础内容）： 对于大量的社交媒体、网站内容，AI可以快速识别和过滤掉色情、暴力、仇恨言论等不良信息。当然，对于一些模糊、具有争议的内容，仍需人工介入。
股市分析师（数据收集与初步分析）： AI可以实时抓取海量的财经新闻、市场数据、公司财报，并进行初步的量化分析，找出潜在的投资机会或风险信号。虽然最终的投资决策和策略制定仍然依赖人类的经验和判断，但基础的数据分析工作已经被AI大幅分担。
交通运输与服务业（部分）：
自动驾驶技术的发展，正在颠覆传统的交通运输业，而AI在服务业的应用，也在改变着人与人之间的交互模式。
出租车司机/网约车司机： 自动驾驶技术成熟后，对于大部分城市交通场景，AI将能够完全胜任驾驶任务。虽然在初期可能仍有安全员监控，但长远来看，这个职业将面临巨大的挑战。
卡车司机（长途运输）： 自动驾驶技术在固定路线、高速公路等场景的应用更为成熟，长途货运将是自动驾驶最先普及的领域之一。
加油站工作人员： 随着电动汽车的普及和自动充电站的出现，传统的加油站岗位将逐渐减少。
收银员： 无人超市、自助结账终端等技术的普及，正在逐步替代传统的收银员岗位。
媒体与内容创作（部分）：
AI在内容生成方面的能力越来越强，尤其是在格式化、数据驱动的写作和图像生成方面。
新闻撰写员（基础报道）： 对于体育赛事结果、财经数据、天气预报等具有明确数据支撑的新闻，AI可以根据模板快速生成报道。
翻译（基础文本）： 机器翻译的质量不断提高，对于日常交流、信息获取等基础翻译需求，AI已经能够胜任。
平面设计师（基础图像/模板化设计）： AI可以根据用户的需求，快速生成各种风格的Logo、海报、社交媒体配图等，尤其是在有明确风格或模板要求时。
理解这些“被埋葬”的职业，关键在于认识到AI的优势：
1. 数据处理能力： AI能够以人类无法比拟的速度和规模处理海量数据。
2. 模式识别： AI擅长从数据中发现规律和模式。
3. 重复性与精度： AI在执行重复性任务时，不会感到疲倦，且能保持极高的精度。
4. 24/7工作： AI可以不间断地工作，不受时间和地点限制。
然而，这并不意味着人类就此失业。AI的发展往往伴随着新职业的诞生，例如AI训练师、AI伦理师、AI系统维护工程师、数据科学家、AI应用开发工程师等。更重要的是，那些需要创造力、同情心、复杂人际互动、战略性思考、复杂问题解决和高度情商的职业，AI目前还难以企及，甚至会因为AI的应用而变得更加有价值。例如，心理咨询师、教育家（尤其是涉及个性化指导和情感支持的）、高级管理人员、艺术家、作家（创作独具匠心的作品）、医生（诊断和治疗的决策，以及与病人沟通）、律师（辩护策略和庭审表现）等，这些职业在短期内不会被AI“埋葬”，反而可能因为AI的辅助而更加高效和精准。
这场变革更像是在要求我们不断学习、适应，并找到与AI协同工作的方式，将AI视为工具，而不是竞争对手。那些能够驾驭AI、利用AI解决问题的人，将会在未来的就业市场中占据有利地位。
数据录入与处理类：
这可以说是AI最直接的“攻击”领域。以往需要大量人工进行的数据录入、分类、整理、核对等工作，现在AI可以通过OCR（光学字符识别）、自然语言处理（NLP）和机器学习等技术，以惊人的速度和准确率完成。
数据录入员： 过去，企业需要专门的团队来将纸质文档、表格信息等输入到计算机系统中。现在，AI可以识别图像中的文字，并将其结构化后导入数据库，这个职业几乎已经被完全自动化。
文件管理员/档案管理员（部分职能）： 虽然实体档案的管理仍然需要人工，但大量电子文档的分类、索引、检索和归档，AI可以做得比人类更有效率，尤其是当这些文档具有清晰的结构或标签时。
电话营销员/客服代表（基础问答）： 许多客户服务中的常见问题，例如查询订单状态、产品信息、账户余额等，现在都可以由智能语音助手或聊天机器人来处理。它们可以24/7不间断工作，并且学习能力很强，能够不断优化回答。
制造业与物流的重复性岗位：
自动化和机器人技术是AI在实体经济中落地最广泛的领域。AI赋能的机器人，在精度、速度和耐力上远超人类，尤其擅长那些日复一日、年复一年重复相同的动作。
流水线工人（重复组装、焊接等）： 许多电子产品、汽车零部件的生产线上，装配、焊接、喷漆等环节早已被机械臂取代。AI的加入，使得这些机器人能够根据生产批次的变化，灵活调整工作流程，甚至进行自主的质量检测。
仓库拣货员/包装员： 自动化仓库中，AI驱动的AGV（自动导引车）可以根据订单信息，将货物从货架运送到拣货区，再由机器人完成精细的拣选和包装。
信息处理与分析类（初级）：
AI在处理和分析海量信息方面展现出了惊人的能力，尤其是在那些有明确规则和模式可循的任务中。
初级会计师/账单处理员： 很多会计核算、发票录入、报销审核等基础工作，AI可以通过识别财务报表、银行流水等信息，自动进行匹配和分类，大大减少了人工错误和时间成本。
初级法律助理/文档审阅员： 在法律领域，AI可以快速扫描和分析大量的法律文件，识别关键条款、合同漏洞、案例相似性等。虽然复杂的法律判断和策略制定仍需人类，但大量的审阅工作正被AI替代。
内容审核员（基础内容）： 对于大量的社交媒体、网站内容，AI可以快速识别和过滤掉色情、暴力、仇恨言论等不良信息。当然，对于一些模糊、具有争议的内容，仍需人工介入。
股市分析师（数据收集与初步分析）： AI可以实时抓取海量的财经新闻、市场数据、公司财报，并进行初步的量化分析，找出潜在的投资机会或风险信号。虽然最终的投资决策和策略制定仍然依赖人类的经验和判断，但基础的数据分析工作已经被AI大幅分担。
交通运输与服务业（部分）：
自动驾驶技术的发展，正在颠覆传统的交通运输业，而AI在服务业的应用，也在改变着人与人之间的交互模式。
出租车司机/网约车司机： 自动驾驶技术成熟后，对于大部分城市交通场景，AI将能够完全胜任驾驶任务。虽然在初期可能仍有安全员监控，但长远来看，这个职业将面临巨大的挑战。
卡车司机（长途运输）： 自动驾驶技术在固定路线、高速公路等场景的应用更为成熟，长途货运将是自动驾驶最先普及的领域之一。
加油站工作人员： 随着电动汽车的普及和自动充电站的出现，传统的加油站岗位将逐渐减少。
收银员： 无人超市、自助结账终端等技术的普及，正在逐步替代传统的收银员岗位。
媒体与内容创作（部分）：
AI在内容生成方面的能力越来越强，尤其是在格式化、数据驱动的写作和图像生成方面。
新闻撰写员（基础报道）： 对于体育赛事结果、财经数据、天气预报等具有明确数据支撑的新闻，AI可以根据模板快速生成报道。
翻译（基础文本）： 机器翻译的质量不断提高，对于日常交流、信息获取等基础翻译需求，AI已经能够胜任。
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理解这些“被埋葬”的职业，关键在于认识到AI的优势：
1. 数据处理能力： AI能够以人类无法比拟的速度和规模处理海量数据。
2. 模式识别： AI擅长从数据中发现规律和模式。
3. 重复性与精度： AI在执行重复性任务时，不会感到疲倦，且能保持极高的精度。
4. 24/7工作： AI可以不间断地工作，不受时间和地点限制。
然而，这并不意味着人类就此失业。AI的发展往往伴随着新职业的诞生，例如AI训练师、AI伦理师、AI系统维护工程师、数据科学家、AI应用开发工程师等。更重要的是，那些需要创造力、同情心、复杂人际互动、战略性思考、复杂问题解决和高度情商的职业，AI目前还难以企及，甚至会因为AI的应用而变得更加有价值。例如，心理咨询师、教育家（尤其是涉及个性化指导和情感支持的）、高级管理人员、艺术家、作家（创作独具匠心的作品）、医生（诊断和治疗的决策，以及与病人沟通）、律师（辩护策略和庭审表现）等，这些职业在短期内不会被AI“埋葬”，反而可能因为AI的辅助而更加高效和精准。
这场变革更像是在要求我们不断学习、适应，并找到与AI协同工作的方式，将AI视为工具，而不是竞争对手。那些能够驾驭AI、利用AI解决问题的人，将会在未来的就业市场中占据有利地位。
网友意见
会埋葬自己。数据科学不是现在有AI这个词的时候才出现的，bayes是个17世纪神父，Pearson 19世纪初玩过酿酒，在吉尼斯酒厂，就是世界纪录的那个吉尼斯。
十年前，这个方向还被称为统计，也会有数据挖掘一说。虽然统计和AI还是有一定的区别，但是基本上还是一个爹生的。
为啥火了咱们不谈，但是AI真正能落地的关键，并不完全是算法；针对绝大部分行业，想要落地，最重要的是建模。可惜数据科学家一般来说都不是咨询师，而且数据科学家可以来自于不同领域，他们坐一起开会的时候，互相都会听~不~懂~。这事就比较蛋疼了。
为啥说AI会埋葬自己。现在搞得那些伪AI，天天吹数据的价值。我就问个问题，大部分公司，绝大部分的岗位，有几个不需要data？又有几个不能generate value的？抱歉，现在做伪AI的那些工程师不能。
伪AI玩啥呢，说点我见过的。认识的几个人在玩工业大数据，还想直接拿SCADA数据玩。这不是骗人的是啥？？？
企业每天都在做决策，大量决策数据，人家不当做先验数据用，直接拿采集数据开始“大数据分析”，然后呢，在制品管理不懂，MRP不懂，往来核销不懂……我说真的，随便找个做过生产计划的，用SPSS，excel，matlab，甚至excel，搞搞，都比你们这帮吹水的强多了。
风好大，吹来的杂鱼好多，一群一群的骗子。到最后呢，八九成的都会死。
精英会留下，杂鱼只会把自己埋葬。
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